【图像去噪】基于空间光谱总变化减少高光谱图像的混合噪声附Matlab代码

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🔥 内容介绍

高光谱图像凭借其丰富的光谱信息，在地质勘探、环境监测、农业估产、军事侦察等众多领域发挥着不可替代的作用。它就像一把 “超级显微镜”，能够捕捉到物体在数百个连续光谱波段上的细微特征，为我们揭示肉眼难以察觉的信息。然而，高光谱图像在获取、传输和存储过程中，不可避免地会受到各种噪声的干扰，这些混合噪声严重影响了图像的质量和后续应用分析的准确性。如何有效去除高光谱图像中的混合噪声，成为了该领域的研究热点。基于空间光谱总变化的去噪方法，为解决这一难题提供了全新的思路和有效的途径。

高光谱图像与混合噪声：特性与挑战

高光谱图像的独特之处

高光谱图像由大量连续的光谱波段组成，每个波段都包含了场景中物体的特定光谱信息。与普通的彩色图像相比，它不仅能够反映物体的空间分布特征，更能通过光谱曲线的差异区分不同的物质成分。例如，在农业领域，利用高光谱图像可以精确识别作物的种类、生长状况以及是否受到病虫害侵袭；在地质勘探中，能够根据矿物的光谱特征确定矿物的种类和分布范围。这种 “图谱合一” 的特性，使得高光谱图像具有极高的应用价值，但同时也使其数据量庞大，处理难度增加。

混合噪声的复杂构成

高光谱图像中的混合噪声通常包含多种类型，主要有高斯噪声、脉冲噪声和条带噪声等。高斯噪声多由传感器的电子元件热运动产生，表现为图像中像素值的随机波动；脉冲噪声则可能由传感器的突发故障或传输过程中的干扰引起，会使图像中出现一些异常的亮斑或暗斑；条带噪声主要源于传感器的非均匀性，在图像上呈现为沿某一方向分布的条纹状干扰。这些噪声相互叠加，形成了复杂的混合噪声，不仅破坏了图像的视觉效果，还会掩盖物体的真实光谱特征，给后续的图像分类、目标检测等任务带来极大的困扰。

空间光谱总变化：去噪的核心利器

空间总变化的作用

空间总变化主要描述了图像在空间域上的变化特性，它能够捕捉到图像中像素之间的空间相关性和边缘信息。在高光谱图像中，相邻像素在空间上往往具有相似的特征，而边缘区域则是物体轮廓和结构变化的关键部位。空间总变化通过对图像的梯度信息进行约束，能够在去除噪声的同时，有效地保留图像的空间细节和边缘特征，避免图像出现过度平滑而导致的模糊现象。

光谱总变化的优势

光谱总变化则关注图像在光谱维度上的变化规律。高光谱图像的不同波段之间存在着很强的相关性，同一物体在相邻波段上的光谱响应具有连续性和相似性。光谱总变化通过衡量不同波段之间的光谱差异，对光谱曲线的平滑性进行约束，从而能够去除光谱维度上的噪声，保持光谱特征的完整性和真实性。例如，对于植被的高光谱图像，光谱总变化可以确保植被在各个波段上的光谱曲线保持自然的趋势，不会因噪声干扰而出现异常波动。

空间光谱总变化的协同效应

空间光谱总变化将空间总变化和光谱总变化有机结合起来，充分利用了高光谱图像在空间和光谱两个维度上的相关性。它不仅能够去除空间域中的噪声，保留图像的空间结构，还能消除光谱域中的噪声，维护光谱特征的连续性。这种协同作用使得去噪过程更加全面、高效，能够在最大限度去除混合噪声的同时，兼顾图像的空间细节和光谱特性，为后续的应用分析提供高质量的图像数据。

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